pytorch_classification

重构

整体流程（数据准备，传参，训练，测试）基本不变，主要丰富了框架的功能：

环境搭建

新框架的环境与之前保持一致，请查看主目录README!

train

1. 参数修改

所有默认参数，通过yacs统一管理，存放在config/config.py里，针对每一项训练任务，额外通过yml文件管理参数（和以前一致），参考c15.yml

2. 训练

# example
python train.py --config configs/c15.yml
--config： 只需传入你所用到的yml文件的名称

请保证yml配置文件的参数正确

eval

evaluation

eval.py 为预测/验证的代码，提供了两种方法

单张图片, 结果会直接打印

python eval.py --config {yml_file} --image  {image_path}  

# example
python eval.py --config configs/c15.yml --image hhl_lans_hz/2019-03-19_more_10038_3.jpg

整个文件夹，保持与制作数据集时一样的目录结构，利用make_csv.py生成test.csv

测试的模型地址对应修改yml的checkpoint参数
```
python eval.py --config {yml_file}

# example
python eval.py --config configs/c15.yml
```

angryhen/pytorch_classification

pytorch_classification

重构

环境搭建

train

1. 参数修改

2. 训练

eval

evaluation